前言

最近碰到了照片识别的场景，正好使用了face_recognition项目，给大家分享分享。face_recognition项目能做的很多，人脸检测功能也是有的，是一个比较成熟的项目。该项目的github地址：github仓库

本文主要是对该项目的安装使用，后面会更新一篇我自己写的实现人脸检测的代码，可以直接使用。

环境安装

首先我们看看官方给出的人脸识别效果图

我们看一下README关于安装环境的信息

官方给出的可安装操作系统是Mac和Linux，但是我想在windows安装，继续往下看。

windows虽然不是官方支持，但是也能装，不就是个dlib吗？好的，那就开始装。

我们直接安装requirements_dev.txt，这里要注意，把pip去掉。

注意一点安装dlib的时候会报错，需要先安装cmake，安装命令如下：

pip install cmake -i https://pypi.douban.com/simple

除此之外，项目还需要安装opencv-python，安装命令如下：

pip install opencv-python -i https://pypi.douban.com/simple

代码使用

先做一下说明，在使用face_recognition运行的时候，可以选择安装face_recognition命令进行运行的模式，也可以使用face_recognition模块构建代码运行。为了二次开发，我还是先试试代码的方式，主要试试人脸识别模块。

官方代码如下：

import face_recognition# Load the jpg files into numpy arrays
biden_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("obama2.jpg")# Get the face encodings for each face in each image file
# Since there could be more than one face in each image, it returns a list of encodings.
# But since I know each image only has one face, I only care about the first encoding in each image, so I grab index 0.
try:biden_face_encoding = face_recognition.face_encodings(biden_image)[0]obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]
except IndexError:print("I wasn't able to locate any faces in at least one of the images. Check the image files. Aborting...")quit()known_faces = [biden_face_encoding,obama_face_encoding
]# results is an array of True/False telling if the unknown face matched anyone in the known_faces array
results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding)print("Is the unknown face a picture of Biden? {}".format(results[0]))
print("Is the unknown face a picture of Obama? {}".format(results[1]))
print("Is the unknown face a new person that we've never seen before? {}".format(not True in results))

代码说明：

1、首先可以看到将两个人脸的数据加到了known_faces列表内。

2、然后用未知图数据进行识别判断。

看一下加入到known_faces的照片

看一下需要识别的照片

看一下执行结果

我们可以看到在拜登的识别中提示false，在奥巴马识别中提示true。这里要注意一点，我们看一下compare_faces方法参数。

参数tolerance最佳为0.6，越低越严格，所以可以按照自己的需求调整。

总结

经过我多次测试，在脸型比较接近的情况下，还是会有误差，需要按照自己的情况进行调整。

生活最沉重的负担不是工作，而是无聊。——《罗曼·罗兰》

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